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龙图腾网获悉中国长江电力股份有限公司申请的专利基于图神经网络的重构误差类故障检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120086772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510541549.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于图神经网络的重构误差类故障检测方法是由郎彦东;汤正阳;刘东;陈佳;邹祖冰;向强铭;詹楚云;孔丽君;杨靖宇;张晶;魏辉强;周一鸣设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的重构误差类故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图神经网络的重构误差类故障检测方法，获取工业设备的时序数据，所述时序数据包括多个节点的特征；通过卷积神经网络对所述时序数据进行处理，得到每个节点的时间特征；根据所述时序数据构建图结构，所述图结构表征节点间的空间关联；通过图神经网络对所述图结构和所述时间特征进行处理，得到每个节点的空间特征；通过解码器对所述空间特征进行重构，得到重构输出；根据所述重构输出与所述时序数据确定故障检测结果。提高了故障检测的准确性和鲁棒性。该方法适用于复杂工业系统的实时监控和预测性维护，具有重要的实用价值。

本发明授权基于图神经网络的重构误差类故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的重构误差类故障检测方法，其特征是：该方法包括： 获取工业设备的时序数据，所述时序数据包括多个节点的特征，输入时序数据为，其中B是批次大小，W是时间窗口长度，N是节点数量，每个节点具有多个特征； 通过卷积神经网络对所述时序数据进行处理，得到每个节点的时间特征； 根据所述时序数据构建图结构，所述图结构表征节点间的空间关联； 通过图神经网络对所述图结构和所述时间特征进行处理，得到每个节点的空间特征； 通过解码器对所述空间特征进行重构，得到重构输出； 根据所述重构输出与所述时序数据确定故障检测结果； 通过图神经网络对所述图结构和所述时间特征进行处理，得到每个节点的空间特征，包括： 将所述时间特征和所述图结构输入图注意力卷积层； 通过注意力机制对所述图结构中的邻接节点特征进行聚合，得到第一层空间特征，公式为； 对所述第一层空间特征进行归一化和残差连接处理，得到中间特征； 重复图注意力卷积处理，得到所述空间特征，重复三层GATv2卷积，每层输出加入残差连接和归一化处理，得到最终空间聚合的节点特征表示； 通过解码器对所述空间特征进行重构，得到重构输出，包括： 将所述空间特征输入多层感知机解码器； 通过全连接层对所述空间特征进行维度变换，得到解码特征； 对所述解码特征进行线性映射，生成与所述时序数据维度一致的重构输出，公式为，最终输出。

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